# Kimi K2.7 Code

> Fiche du modèle de langage Kimi K2.7 Code sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. Kimi K2.7 Code (Moonshot) : score IA de 81,3, 55e sur 246. Scores par tâche, prix, exécution locale et liens pour le télécharger ou l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/kimi-k2-7-code/
Origine : Moonshot · Chine · sorti le 12 juin 2026

## Score général

- Score IA : 81,3 (marge à 90 % : de 79,5 à 83,2)
- Rang : 55 (Groupe 7, ex æquo)
- Couverture : 70 % du poids des tâches, 16 mesures
- Échelle : 100 pour le meilleur modèle au lancement du site, 50 pour GPT-4o de novembre 2024.

## Scores par tâche

| Tâche | Score | Détail |
| --- | --- | --- |
| Raisonnement | 80,6 | Provisoire · 22 % |
| Code | 80,3 | Rang 38 · 38 % |
| Agents | 82,9 | Provisoire · 22 % |
| Usage | non mesuré | Non mesuré |
| Maths | 82,4 | Provisoire · 38 % |
| Sciences | 80,6 | Rang 41 · 60 % |
| Français | non mesuré | Non mesuré |
| Vision | non mesuré | Non mesuré |
| Écriture | non mesuré | Non mesuré |
| Web | 82,1 | Rang 52 · 100 % |

## Artificial Analysis (hors du score)

Artificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3. C'est un autre indice, qui ne compte pas dans le score IA de Quelle IA et ne se compare pas directement à lui.

| Version évaluée | Indice v4.3 | Rang chez eux | Vitesse | Premier jeton | Prix par million de jetons (entrée / sortie) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [Kimi K2.7 Code](https://artificialanalysis.ai/models/kimi-k2-7-code) | 25,8 | 113e sur 193 | 84,4 jetons/s | 2,83 s | 0,95 $ / 4 $ |

Médianes de leurs mesures : vitesse en jetons produits par seconde, délai avant le premier jeton en secondes. Prix en dollars par million de jetons, en entrée puis en sortie. Rang parmi les 193 modèles que leur indice classe. Relevé le 1er octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.

Source : Artificial Analysis, https://artificialanalysis.ai/models/kimi-k2-7-code

## Exécution locale

Ses poids sont ouverts, mais sa taille n'est pas communiquée. Aucune estimation de mémoire n'est possible.

## Fiche technique

- Prix : 0,83 € / 3,51 € (entrée / sortie, par million de jetons)
- Fenêtre de contexte : 262 144 jetons (environ 197 000 mots)
- Entrées : Texte, image, vidéo
- Réflexion : Non communiqué
- Paramètres : Non communiqué
- Licence : Poids ouverts (poids ouverts, téléchargeables)
- Classe énergétique : Non communiquée
- Hébergement en Europe : Non communiqué
- Connaissances jusqu'à : Janvier 2025

## Où le trouver

- Télécharger : [Hugging Face](https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.7-Code)
- Sur votre machine : [Ollama](https://ollama.com/search?q=Kimi-K2.7-Code)
- Sur votre machine : [LM Studio](https://lmstudio.ai)
- Par API : [OpenRouter](https://openrouter.ai/moonshotai/kimi-k2.7-code)
- Par API : [API Moonshot](https://platform.moonshot.ai)
- L'essayer : [Kimi](https://www.kimi.com)

## Dans les outils de code

- Disponible dans : [Cursor](https://quelleia.com/outils/#cursor) (inclus), [GitHub Copilot](https://quelleia.com/outils/#github-copilot) (retrait annoncé le 2 octobre 2026), [OpenCode](https://quelleia.com/outils/#opencode) (à l'usage), [Augment Code](https://quelleia.com/outils/#augment), [Warp](https://quelleia.com/outils/#warp)
- Relevé du 30 septembre 2026 sur la page publique de chaque outil. Un modèle proposé par un outil figure dans la liste que son éditeur publie. Rien n'y est mesuré.

## Mesures

| Benchmark | Tâche | Publié | Niveau suggéré | État | Source |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 95,6 % | 83,3 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GPQA Diamond | Sciences | 87,9 % | 80,1 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Code Arena, WebDev | Web | 1 472,9 Elo | 82,2 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| WeirdML (v2) | Code | 54,1 % | 77,4 | actif | https://htihle.github.io/weirdml.html |
| FrontierMath, paliers 1 à 3 (v2) | Maths | 54 % | 83,0 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Vending-Bench 2 | Agents | 5 083 $ | 88,0 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| SimpleBench | Raisonnement | 57,9 % | 81,9 | actif | https://lmcouncil.ai/benchmarks |
| Surface Evolver Bench | Sciences | 48,8 % | 80,3 | saturé | https://yhenon.github.io/surface-evolver-llm-eval/ |
| SciCode | Code | 47,5 % | 80,2 | actif | https://artificialanalysis.ai/evaluations/scicode |
| APEX-Agents | Agents | 37,6 % | 81,9 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| SimpleQA Verified | Données | 36,5 % | 78,5 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| DeepSWE | Code | 30,5 % | 80,3 | actif | https://deepswe.datacurve.ai/ |
| FrontierCode | Code | 30,1 % | 85,3 | actif | https://cognition.com/frontiercode |
| Chess Puzzles | Raisonnement | 21 % | 78,2 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| FrontierMath, palier 4 (v2) | Maths | 12,2 % | 81,8 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| CritPt | Sciences | 10 % | 83,1 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| GBAEval | Code | 0,9 % | 74,4 | actif | https://gbaeval.com/model/goose-kimi-k2-7 |

## En bref

**Quel est le score de Kimi K2.7 Code ?** Kimi K2.7 Code obtient un score IA de 81,3, avec une marge de 79,5 à 83,2, dans l'édition du 28 septembre 2026. Il est classé 55e sur 246 modèles, à partir de 16 mesures.

**Dans quelles tâches Kimi K2.7 Code est-il le plus fort ?** Ses deux meilleures tâches sont agents (82,9) et maths (82,4). Sa tâche la plus faible est code (80,3).

**Kimi K2.7 Code peut-il tourner en local ?** Ses poids sont ouverts, mais sa taille n'est pas communiquée. Aucune estimation de mémoire n'est possible.

**Combien coûte Kimi K2.7 Code ?** 0,83 € par million de jetons en entrée et 3,51 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.

**Qui édite Kimi K2.7 Code ?** Kimi K2.7 Code est édité par Moonshot (Chine), et il est sorti le 12 juin 2026. Ses poids sont ouverts.

Source : Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. https://quelleia.com